问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿的主板股票中，选择连续三天以上大单净量大于0.05的股票。
选股逻辑分析
该选股逻辑结合了基本面和技术面的因素，从股票市值、换手率和资金流动等方面进行筛选，较为全面地考虑了选股的因素，加上连续三天以上的大单净量大于0.05的要求，对于技术面的趋势也进行了一定的考虑。因此，该选股逻辑多角度地筛选出优质股票，具有一定的可行性。
有何风险？
该选股逻辑仍然比较简单，仅围绕着以上几个因素进行选股，可能会忽略一些其他重要的技术面和基本面因素的影响，对于某些行业特征较为明显的股票可能更难适用。同时，大单净量的波动也可能受到市场情绪等因素的影响，需要进行更加深入的分析和筛选。
如何优化？
可以通过增加一些其他的指标和策略来优化该选股策略，如结合主力持仓变化、资金流动、市场走势等因素，综合考虑股票的性价比和投资价值。此外，可以考虑对大单净量的波动趋势进行更加深入的分析和筛选，对于大单净量呈现较为明显的上涨趋势的，可以加大选股权重。同时，也需要根据个人风险承受能力和持有期等因素进行调整和优化。
最终的选股逻辑
在换手率3%到12%、流通市值50亿到100亿的主板股票中，选择连续三天以上大单净量大于0.05的股票。
同花顺指标公式代码参考
通达信选股公式：
选股条件： (TURNOVERRATE > 3 AND TURNOVERRATE < 12) AND CIRCULATION_VALUE > 5000000000 AND CIRCULATION_VALUE < 10000000000 AND (ABS(BIGNETAMOUNT)/10000) > 0.05 AND (ABS(REF(BIGNETAMOUNT,1))/10000) > 0.05 AND (ABS(REF(BIGNETAMOUNT,2))/10000) > 0.05
其中，BIGNETAMOUNT表示大单净量，REF函数表示对数据进行移位，比如REF(BIGNETAMOUNT,1)表示将大单净量向前移动一个时间点。
Python代码参考
import pandas as pd
from typing import List
def select_stock(data: pd.DataFrame, market: str = '主板') -> List[str]:
selected_stocks = list(data.query('market == @market and turnoverrate > 3 and turnoverrate < 12 and \
5000000000 < circulation_value < 10000000000 and \
abs(bignetamount/10000) > 0.05 and \
abs(ref(bignetamount/10000,1)) > 0.05 and \
abs(ref(bignetamount/10000,2)) > 0.05') \
.index.get_level_values(0))
return selected_stocks
其中，通过pandas对数据进行筛选，将大单净量和股票基本面进行比较，查询出连续三天以上大单净量增加的股票。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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